python时间序列数据预处理 / 张生荣

Python时间序列数据的预处理方法总结

目录前言时间序列中的缺失值时间序列去噪滚动平均值傅里叶变换时间序列中的离群值检测基于滚动统计的方法孤立森林 K-means 聚类面试问题总结前言时间序列数据随处可见,要进行时间 ...

在此记录自己学习python数据分析过程中学到的一些数据处理的小技巧. 1.数据的读取 #导入numpy库和pandas库 import numpy as np import pandas as pd ...

我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的,需要大量的预处理才能使用.Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一,它提供了多种对原始数据进行预处理的方法. import numpy as np imp ...

在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理. 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理. 目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncod ...

本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化.分享给大家供大家参考,具体如下: 数据规范化为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化(归一化)处理,将数据按照比例进行缩放,使之落 ...

数据为何要降维数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间.降低噪音变量信息对于模型结果的影响.便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间.因此,大多数情况下,当我们面临高维数据时, ...

何为共线性: 共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度.共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低,另外,过多无关的维度计算也很浪费时间共线性产生原因: 变量出现共线性的原因: 数 ...

何为数据抽样: 抽样是数据处理的一种基本方法,常常伴随着计算资源不足.获取全部数据困难.时效性要求等情况使用. 抽样方法: 一般有四种方法: 随机抽样直接从整体数据中等概率抽取n个样本.这种方法优势 ...

何为样本分布不均: 样本分布不均衡就是指样本差异非常大,例如共1000条数据样本的数据集中,其中占有10条样本分类,其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖,此时属于严重的样本分布不均衡. 为何要 ...

使用python删除excel表格重复行. # 导入pandas包并重命名为pd import pandas as pd # 读取Excel中Sheet1中的数据 data = pd.DataFram ...

在我们平常使用Python进行数据处理与分析时,在import完一大堆库之后,就是对数据进行预览,查看数据是否出现了缺失值.重复值等异常情况,并进行处理. 本文将结合GUI工具PySimpleGUI, ...

目录前言数据集示例 1 示例 2 示例 3 示例 4 示例 5 总结前言我们知道数据是一项宝贵的资产,近年来经历了指数级增长.但是原始数据通常不能立即使用,它需要进行大量清理和转换. Pan ...

目录简介序列分析或时间序列分析的基本概念安装实用软件包 Pandas hmmlearn PyStruct CVXOPT Pandas:处理,切片和从时间序列数据中提取统计数据示例处理时间序列 ...

注:代码用 jupyter notebook跑的,分割线线上为代码,分割线下为运行结果 1.导入库生成缺失值通过pandas生成一个6行4列的矩阵,列名分别为'col1','col2','col3' ...

前言因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题,其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料,耗费了我一晚上工作时间,所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们 ...

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可 ...

在数据预处理过程中可能会遇到这样的问题,如下图:数据中某一个key有多组数据,如何分别对每个key进行相同的运算? dataframe里面给出了一个group by的一个操作,对于"grou ...

参加kaggle数据挖掘比赛,就第一个赛题Titanic的数据,学习相关数据预处理以及模型建立,本博客关注基于pandas进行数据预处理过程.包括数据统计.数据离散化.数据关联性分析引入包和加载数据 ...

今天主要是来说一下怎么可视化来监控你的爬虫的状态. 相信大家在跑爬虫的过程中,也会好奇自己养的爬虫一分钟可以爬多少页面,多大的数据量,当然查询的方式多种多样.今天我来讲一种可视化的方法. 关于爬虫数据 ...